[レポート]BAP322: Amazon Connectで作成したコンタクトセンターにAIの力をもたらす #reinvent

概要

With Amazon Connect, a cloud-based contact center service, businesses can create dynamic contact flows that provide personalized caller experiences by taking history and past context into consideration to anticipate callers’ needs. Join us to learn how customers are executing successful strategies using Amazon Lex to add NLU chatbots into their Amazon Connect customer experience workflows. Learn how using Amazon Lex, an AI service that enables you to create intelligent conversational chatbots that can turn your contact flows into natural conversations using the same technology that powers Amazon Alexa. Learn how to automate repeatable routine tasks such as password resets, order status, and balance inquiries without the need for an agent.

Amazon Connectを使用すると、発信者のニーズを予測するために履歴や過去の状況を考慮して、パーソナライズされた発信者エクスペリエンスを提供する動的コンタクトフローを作成できます。 Amazon Lexを使用して顧客が成功戦略をどのように実行して、NLUチャットボットをAmazon Connectカスタマーエクスペリエンスワークフローに追加しているかをご覧ください。 Amazon Alexaと同じ技術を使用して、コンタクトフローを自然な会話に変えるインテリジェントな会話型チャットボットを作成できるようにする、AIサービスであるAmazon Lexの使用方法を学びましょう。エージェントの必要なしに、パスワードのリセット、注文ステータス、残高照会などの繰り返し可能なルーチンタスクを自動化する方法を学びます。

セッションリポート

AIサービスを用いてContact centerをより良いものに

Lex
- NLU技術で、自然な会話でやり取りをするチャットボットに作成
transcribe
- 音声をテキスト化
comprehend
- 音声から文脈や感情等を読み込む

Business Case

ビジネスにおけるユースケースを考える
chatbotを作るときのロードマップを作成する
- - データ・ドリブンフレームワークの構築
    - 頻度・説明・会話の複雑さを検討する
    - 多岐にわたるリソースからデータを作る
- Designing an MVP
  - chatbotで求めている機能を明確化する
  - 3つのKeyを満たしているかを確認
chatbotを作成する
- VUIデザイン
  - GUIとVUIの違い
  - VUIの設計方法
- フロー作成
- Lexへ実装
  - 短いインテントや長文の説明・主機能と違う会話の設計
  - Lexの完成後、実際にテストを行い。サンプル発話を調整する
    - コールセンターで蓄積していたデータをもとにテストケースを作成する
    - 発話内容で適切なインテントにマッチするか（マッチ率の目標は75%）
    - 初期段階では、35.96%となり改善を行った。
    - 実際の改善結果
    - 90%台まで上げることに成功した。
- アーキテクチャーを進化させていくために
  - Service APIをよく知ること
    - コンソールでは作業せずCloudformationへ移行する
    - lambda
    - テストの自動化
    - CI/CD pipelineの利用
    - デプロイ時に自動テストを実行するようにした。
- これらの作業後のRental chatbotの結果

構築チームと今回のMVPタイムライン